2012-11-26 07:30:08 +01:00
Stets in diesem Kapitel: \( \emptyset \neq X \in \fb _ { d } \)
\begin { definition}
Sei \( p \in [ 1 , + \infty ] \) .
\[
p':=\begin { cases}
\infty & ,\, p=1\\
1& ,\, p=\infty \\
\frac { p} { p-1} & ,\, 1<p<\infty
\end { cases}
\]
Dann gilt: \( \frac { 1 } { p } + \frac { 1 } { p' } = 1 \) und \( p = p' \Leftrightarrow p = 2 \) .
\end { definition}
\begin { hilfssatz}
Seien \( x,y \geq 0 , \, p \in ( 1 , \infty ) \) , dann gilt: \( xy \leq \frac { x ^ { p } } { p } + \frac { y ^ { p' } } { p' } \)
\end { hilfssatz}
\begin { beweis}
Für \( t> 0 : \, f ( t ) : = \frac { t } { p } + \frac { 1 } { p' } - t ^ { \frac { 1 } { p } } \)
Übung: \( \min \{ f ( t ) \mid t> 0 \} = f ( 1 ) = 0 \)
D.h.: \( t ^ { \frac { 1 } { p } } \leq \frac { t } { p } + \frac { 1 } { p' } \quad \forall t> 0 \)
Seien \( u,v> 0 , \, t: = \frac { u } { v } \) . Dann: \( \frac { u ^ { \frac { 1 } { p } } } { v ^ { \frac { 1 } { p } } } \leq \frac { u } { vp } + \frac { 1 } { p' } \) . Daraus folgt
\( u ^ { \frac { 1 } { p } } v ^ { 1 - \frac { 1 } { p } } \leq \frac { u } { p } + \frac { v } { p' } \implies u ^ { \frac { 1 } { p } } v ^ { \frac { 1 } { p' } } \leq \frac { u } { p } + \frac { v } { p' } \)
Seien \( x,y> 0 : \, u: = x ^ { p } , \, v: = y ^ { p' } \) . Dann: \( xy \leq \frac { x ^ { p } } { p } + \frac { y ^ { p' } } { p' } \) .
Im Falle \( x = 0 \) oder \( y = \infty \) ist die Ungleichung trivialerweise richtig.
\end { beweis}
\begin { erinnerung}
Sei \( f: \, X \to \mdr \) messbar und \( p> 0 \) , so ist \( \lvert f \rvert ^ { p } \) messbar (vgl. Kapitel 3).
Es gilt: \( \lvert f \rvert ^ { p } \in \fl ^ { 1 } ( X ) \Leftrightarrow \int _ { X } { \lvert f \rvert ^ { p } \mathrm { d } x } < \infty \)
\end { erinnerung}
\begin { definition}
\begin { enumerate}
\item Sei \( p \in [ 1 , \infty ) \) . \( \fl ^ { p } ( X ) = \{ f: \, X \to \mdr \mid f \text { ist messbar und } \int _ { X } { \lvert f \rvert ^ { p } \mathrm { d } x< \infty } \} \) .
Für \( f \in \fl ^ { p } ( X ) \) : \( \lVert f \rVert _ { p } = \left ( \int _ { X } { \lvert f \rvert ^ { p } \mathrm { d } x } \right ) ^ { \frac { 1 } { p } } \)
\item \( \fl ^ { \infty } ( X ) = \{ f: \, X \to \mdr \mid f \text { ist messbar und } f \text { ist f.ü. beschränkt } \} \)
Für \( f \in \fl ^ { \infty } ( X ) \) : \( \lVert f \rVert _ { \infty } : = \esssup _ { x \in X } \lVert f ( x ) \rVert = \inf \{ c> 0 \mid \exists \text { Nullmenge } N _ { c } \subseteq X: \lvert f ( x ) \rvert \leq c \, \forall x \in X \setminus N _ { c } \} \)
\end { enumerate}
\end { definition}
\begin { bemerkung}
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Es sei \( f \in \fl ^ { \infty } ( X ) \) und stetig. Außerdem habe jede in \( X \) offene, nichtleere Teilmenge positives Maß. Dann ist \( f \) auf \( X \) beschränkt und \( \sup _ { x \in X } \lvert f ( x ) \rvert = \esssup _ { x \in X } \lvert f ( x ) \rvert \) .
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\end { bemerkung}
\begin { beweis}
Übung (ist \( N \subseteq X \) eine Nullmenge, so ist \( N ^ { \circ } = \emptyset \) und \( \overline { X \setminus N } = X \) )
\end { beweis}
\begin { beispiel}
Sei \( d = 1 , \, X = [ 1 , \infty ) , \, p> 1 \, ( p< \infty ) , \, \alpha , \beta > 0 , \, f ( x ) = \frac { 1 } { x ^ { \alpha } } , \, g ( x ) = \frac { 1 } { x ^ { \beta } } \)
\begin { enumerate}
2015-10-14 14:25:34 +02:00
\item \[ f \in \fl ^ { p } ( X ) \overset { \text { \ref { Satz 4 . 14 } } } { \iff } \int _ { 1 } ^ { \infty } { \frac { 1 } { x ^ { \alpha p } } } \mathrm { d } x \]
2012-11-26 07:30:08 +01:00
konvergiert genau dann, wenn \( \alpha p> 1 \Leftrightarrow \alpha > \frac { 1 } { p } \)
\item
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\[ fg \in \fl ^ { 1 } ( X ) \overset { \text { \ref { Satz 4 . 14 } } } { \iff } \int _ { 1 } ^ { \infty } { \frac { 1 } { x ^ { \alpha + \beta } } \mathrm { d } x } \]
2012-11-26 07:30:08 +01:00
konvergiert genau dann, wenn $ \alpha + \beta > 1 $
\end { enumerate}
\end { beispiel}
\begin { satz}
\label { Satz 16.1}
Sei \( p \in [ 1 , \infty ] \) und \( p' \) wie zu Anfang dieses Kapitels, also \( \frac { 1 } { p } + \frac { 1 } { p' } = 1 \) .
\begin { enumerate}
\item Sei \( f \in \fl ^ { p } ( X ) \) und \( g \in \fl ^ { p' } ( X ) \) .
\index { Ungleichung!Hölder}
Dann ist \( fg \in \fl ^ { 1 } ( X ) \) und es gilt die \textbf { Höldersche Ungleichung} :
\[
\lVert fg\rVert _ { 1} \leq \lVert f\rVert _ { p} \cdot \lVert g\rVert _ { p'}
\]
\index { Ungleichung!Cauchy-Schwarz}
Ist \( p = 2 \, ( \implies p' = 2 ) \) , so heißt obige Ungleichung auch \textbf { Cauchy-Schwarzsche Ungleichung} .
\item \( \fl ^ { p } ( X ) \) ist ein reeller Vektorraum und für \( f,g \in \fl ^ { p } ( X ) \) gilt die \textbf { Minkowskische Ungleichung} :
\index { Ungleichung!Minkowski}
\[
\lVert f+g\rVert _ { p} \leq \lVert f\rVert _ { p} +\lVert g\rVert _ { p}
\]
\end { enumerate}
\end { satz}
\begin { beweis}
\begin { enumerate}
\item Unterscheide die folgenden Fälle:
\begin { itemize}
\item [Fall 1:] \( p = 1 \) (also \( p' = \infty \) ) oder \( p = \infty \) (also \( p' = 1 \) ). Etwa \( p = 1 , \, p' = \infty \) .
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Sei \( c> 0 \) und \( N _ { c } \subseteq X \) Nullmenge mit: \( \lvert g ( x ) \rvert \leq c \, \forall x \in X \setminus N _ { c } \) .
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\( \tilde { g } : = \mathds { 1 } _ { X \setminus N _ { c } } \cdot g \)
Dann: \( g = \tilde { g } \) fast überall und \( \lvert \tilde { g } \rvert \leq c \) auf \( X \) . Weiter: \( fg = f \tilde { g } \) fast überall,
bzw. \( \lvert fg \rvert = \lvert f \tilde { g } \rvert \) fast überall.
Dann:
\[
\int _ { X} { \lvert fg\rvert \mathrm { d} x} =\int _ { X} { \lvert f\tilde { g} \rvert \mathrm { d} x} =\int _ { X} { \lvert f\rvert \underbrace { \lvert \tilde { g} \rvert } _ { \leq c} \mathrm { d} x} \leq \int _ { X} { \lvert f\rvert \mathrm { d} x} =c\cdot \lVert f\rVert _ { 1} <\infty
\]
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Also: \( fg \in \fl ^ { 1 } ( X ) \) und \( \lVert fg \rVert _ { 1 } \leq c \lVert f \rVert _ { 1 } \) . Übergang zum Infimum über alle \( c> 0 \)
2012-11-26 07:30:08 +01:00
liefert: \( \lVert fg \rVert _ { 1 } \leq \lVert g \rVert _ { \infty } \cdot \lVert f \rVert _ { 1 } \)
\item [Fall 2:] Sei \( 1 <p< \infty \) . Ist \( \lVert f \rVert _ { p } = 0 \) oder \( \lVert g \rVert _ { p' } = 0 \) , so ist \( f = 0 \) fast überall
oder \( g = 0 \) fast überall. Daraus folgt: \( \lvert fg \rvert = 0 \) fast überall.
Mit \ref { Satz 5.2} folgt: \( \int _ { X } { \lvert fg \rvert \mathrm { d } x } = 0 \) . Daraus folgen die Behauptungen.
Sei \( \lVert f \rVert _ { p } > 0 \) und \( \lVert g \rVert _ { p' } > 0 \) .
Aus obigem Hilfssatz:
\[
\frac { \lvert f(x)\rvert } { \lVert f\rVert _ { p} } \cdot \frac { \lvert g(x)\rvert } { \lVert g\rVert _ { p'} } \leq \frac { 1} { p} \frac { \lvert f(x)\rvert ^ { p} } { \lVert f\rVert _ { p} ^ { p} } +\frac { 1} { p'} \frac { \lvert g(x)\rvert ^ { p'} } { \lVert g\rVert _ { p'} ^ { p'} } \quad \forall x\in X
\]
Integration liefert:
\begin { align*}
\frac { 1} { \lVert f\rVert _ { p} \cdot \lVert g\rVert _ { p'} } \int _ { X} { \lvert f(x)g(x)\rvert \mathrm { d} x}
& \leq \frac { 1} { p} \cdot \frac { 1} { \lVert f\rVert _ { p} ^ { p} } \int _ { X} { \lvert f\rvert ^ { p} \mathrm { d} x} +
\frac { 1} { p'} \cdot \frac { 1} { \lVert g\rVert _ { p'} ^ { p'} } \int _ { X} { \lvert g\rvert ^ { p'} \mathrm { d} x} \\
& =\frac { 1} { p} +\frac { 1} { p'} \\
& =1<\infty
\end { align*}
Daraus folgt: \( fg \in \fl ^ { 1 } ( X ) \) und
\[
\frac { \lVert fg\rVert _ { 1} } { \lVert f\rVert _ { p} \cdot \lVert g\rVert _ { p} } \leq 1\Leftrightarrow \lVert fg\rVert _ { 1} \leq \lVert f\rVert _ { p} \cdot \lVert g\rVert _ { p}
\]
\end { itemize}
\item Klar: Ist \( f \in \fl ^ { p } ( X ) \) und \( \alpha \in \mdr \) , so ist \( \alpha f \in \fl ^ { p } ( X ) \)
\begin { itemize}
\item [Fall 1:] \( p = 1 \) : Mit \ref { Satz 4.11} folgt: \( \fl ^ { 1 } ( X ) \) ist ein reeller Vektorraum.
Seien \( f,g \in \fl ^ { 1 } ( X ) \) . Dann: \( \lvert f + g \rvert \leq \lvert f \rvert + \lvert g \rvert \) auf \( X \) . Damit:
\[
\int _ { X} { \lvert f+g\rvert \mathrm { d} x} \leq \int _ { X} { \lvert f\rvert \mathrm { d} x} +\int _ { X} { \lvert g\rvert \mathrm { d} x}
\]
\item [Fall 2:] \( p = \infty \) : Seien \( f, \, g \in \fl ^ { \infty } ( X ) \) . Seien \( c _ { 1 } , \, c _ { 2 } > 0 \) und \( N _ { 1 } , \, N _ { 2 } \subseteq X \)
Nullmengen und \( \lvert f ( x ) \rvert \leq c _ { 1 } \forall x \in X \setminus N _ { 1 } , \, \lvert g ( x ) \rvert \leq c _ { 2 } \forall x \in X \setminus N _ { 2 } \) .
\( N = N _ { 1 } \cup N _ { 2 } \) ist eine Nullmenge. Dann: \( \lvert f ( x ) + g ( x ) \rvert \leq \lvert f ( x ) \rvert + \lvert g ( x ) \rvert \leq c _ { 1 } + c _ { 2 }
\forall x\in X\setminus N\) . Es folgt: \( f + g \in \fl ^ { \infty } ( X ) \) und \( \lVert f + g \rVert _ { \infty } \leq c _ { 1 } + c _ { 2 } \) .
Übergang zum Infimum über alle solche \( c _ { 1 } \) , bzw. \( c _ { 2 } \) , liefert: \( \lVert f + g \rVert _ { \infty } \leq \lVert f \rVert _ { \infty } + \lVert g \rVert _ { \infty } \) .
\item [Fall 3:] Sei \( 1 <p< \infty \) und \( f, \, g \in \fl ^ { p } ( X ) \) . Es ist \( \lvert f + g \rvert ^ { p } \leq ( \lvert f \rvert + \lvert g \rvert ) ^ { p } \leq \left ( 2 \max \{ \lvert f \rvert , \, \lvert g \rvert \} \right ) ^ { p } \leq 2 ^ { p } \left ( \lvert f \rvert ^ { p } + \lvert g \rvert ^ { p } \right ) \)
auf \( X \) . Mit \ref { Satz 4.9} folgt: \( \lvert f + g \rvert ^ { p } \in \fl ^ { 1 } ( X ) \implies f + g \in \fl ^ { p } ( X ) \) \\
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\( p' = \frac { p } { p - 1 } ; \, h: = \lvert f + g \rvert ^ { p - 1 } \) , dann: \( h ^ { p' } = \left ( \lvert f + g \rvert ^ { p - 1 } \right ) ^ { \frac { p } { p - 1 } } = \lvert f + g \rvert ^ { p } \in \fl ^ { 1 } ( X ) \) . Dann ist \( h \in \fl ^ { p' } ( X ) \) . Also: \( h \in \fl ^ { p' } ( X ) , \, f \in \fl ^ { p } ( X ) \)
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(und \( \frac { 1 } { p } + \frac { 1 } { p' } = 1 \) ).
Mit der Hölderschen Ungleichung folgt:
\( \lVert f \cdot f _ { 1 } \rVert \leq \lVert f \rVert _ { p } \lVert h \rVert _ { p' } \implies \int _ { X } { h \lvert f \rvert \mathrm { d } x } \leq \lVert f \rVert _ { p } \left ( \int _ { X } { h ^ { p' } \mathrm { d } x } \right ) ^ { \frac { 1 } { p' } } \) . Dann:
\begin { align*}
\int _ { X} { \lvert f\rvert \lvert f+g\rvert ^ { p-1} \mathrm { d} x}
& \leq \lVert f\rVert _ { p} \left (\int _ { X} { \left (\lvert f+g\rvert ^ { p-1} \right )^ { p'} \mathrm { d} x} \right )^ { \frac { 1} { p'} } \\
& =\lVert f\rVert _ { p} \left (\lVert f+g\rVert _ { p} ^ { p} \right )^ { \frac { 1} { p'} } \\
& =\lVert f\rVert _ { p} \lVert f+g\rVert _ { p} ^ { p-1}
\end { align*}
Genauso: \( \int _ { X } { \lvert g \rvert \lvert f + g \rvert ^ { p - 1 } \mathrm { d } x } \leq \lVert g \rVert _ { p } \lVert f + g \rVert _ { p } ^ { p + 1 } \)
Dann:
\begin { align*}
\lVert f+g\rVert _ { p} ^ { p} & =\int _ { X} { \lvert f+g\rvert ^ { p} \mathrm { d} x} \\
& =\int _ { X} { \lvert f+g\rvert \lvert f+g\rvert ^ { p-1} \mathrm { d} x} \\
& =\int _ { X} { \lvert f\rvert \lvert f+g\rvert ^ { p-1} \mathrm { d} x} +\int _ { X} { \lvert g\rvert \lvert f+g\rvert ^ { p-1} \mathrm { d} x} \\
& \leq \left (\lVert f\rVert _ { p} +\lVert g\rVert _ { p} \right )\lVert f+g\rVert _ { p} ^ { p-1}
\end { align*}
Teilen durch \( \lVert f + g \rVert _ { p } ^ { p - 1 } \) liefert die Minkowski-Ungleichung.
\end { itemize}
\end { enumerate}
\end { beweis}
\begin { satz}
\label { Satz 16.2}
Sei $ \lambda _ d ( X ) < \infty $ , $ p,q \ge 1 $ und $ p \leq q \leq \infty $ . Dann ist $ \fl ^ q ( X ) \subseteq \fl ^ p ( X ) $ und es gilt:
\[ \forall f \in \fl ^ q ( X ) : \| f \| _ p \le \lambda _ d ( X ) ^ { \frac 1 p - \frac 1 q } \| f \| _ q \]
\end { satz}
\begin { beweis}
Sei $ f \in \fl ^ q ( X ) $ .\\
\textbf { Fall $ p = q $ :} Klar.\\
\textbf { Fall $ q = \infty $ :} Leichte Übung!\\
\textbf { Fall $ p<q< \infty $ :} \\
Sei $ r: = \frac qp> 1 $ , dann ist $ \frac 1 { r' } = 1 - \frac pq $ . Aus $ |f| ^ { pr } = |f| ^ q \in \fl ^ 1 ( X ) $ folgt $ |f| ^ p \in \fl ^ r ( X ) $ . Definiere $ g: = \mathds { 1 } _ X $ , dann ist $ g \in \fl ^ { r' } ( X ) $ , da $ \lambda _ d ( X ) < \infty $ . Wegen \ref { Satz 16.1} gilt dann:
\[ g \cdot |f| ^ p \in \fl ^ 1 ( X ) \implies |f| ^ p \in \fl ^ 1 ( X ) \implies f \in \fl ^ p ( X ) \]
Aus der Hölderschen Ungleichung folgt:
\begin { align*}
\| f\| ^ p_ p& =\| g\cdot |f|^ p\| _ 1\\
& \le \| g\| _ { r'} \cdot \| |f|^ p\| _ r\\
& = (\int _ X g^ { r'} \text { d} x)^ { \frac 1{ r'} } \cdot (\int _ X |f|^ { pr} \text { d} x)^ { \frac 1r} \\
& = \lambda _ d(X)^ { \frac 1{ r'} } \cdot (\int _ X |f|^ { q} \text { d} x)^ { \frac pq} \\
& = \lambda _ d(X)^ { 1-\frac pq} \cdot \| f\| ^ p_ q
\end { align*}
Also gilt:
\[ \| f \| _ p \le \lambda _ d ( X ) ^ { \frac 1 p - \frac 1 q } \| f \| _ q \]
\end { beweis}
\begin { beispiel}
\begin { enumerate}
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\item Sei $ X: = ( 0 , 1 ] $ , $ 1 \le p<q< \infty $ (also $ \frac 1 q< \frac 1 p $ ) und $ f ( x ) : = \frac 1 { x ^ \alpha } $ $ ( \alpha > 0 ) $ . Dann gilt nach
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\ref { Satz 4.14} und Analysis I:
\begin { align*}
f\in \fl ^ p(X)& \iff \int _ 0^ 1\frac 1{ x^ { \alpha p} } \text { d} x \text { konvergiert} \\
& \iff \alpha p<1\\
& \iff \alpha <\frac 1p
\end { align*}
Sei $ \frac 1 q< \alpha < \frac 1 p $ , dann ist $ f \in \fl ^ p ( X ) $ und $ f \not \in \fl ^ q ( X ) $ . D.h. $ \fl ^ p ( X ) \not \subseteq \fl ^ q ( X ) $ und aus \ref { Satz 16.2} folgt $ \fl ^ q ( X ) \subseteq \fl ^ p ( X ) $ .
\item Sei $ X: = [ 1 , \infty ) $ , $ p = 1 $ , $ q \in ( 1 , \infty ) $ und $ f ( x ) : = \frac 1 x $ . Dann gilt nach \ref { Satz 4.14} und Analysis I: $ f \not \in \fl ^ p ( X ) $ und $ f \in \fl ^ q ( X ) $ . D.h. also $ \fl ^ q ( X ) \not \subseteq \fl ^ p ( X ) $ .\\
Definiere $ g ( x ) : = \mathds { 1 } _ { [ 1 , 2 ) } \cdot ( 2 - x ) ^ { - \frac 1 q } $ . Übung: $ g \in \fl ^ p ( X ) $ und $ g \not \in \fl ^ q ( X ) $ . D.h. also $ \fl ^ p ( X ) \not \subseteq \fl ^ q ( X ) $ .
\end { enumerate}
\end { beispiel}
\begin { satz} [Satz von Lebesgue ($ \fl ^ p $ -Version)]
\label { Satz 16.3}
Sei $ 1 \le p< \infty $ , $ f:X \to \mdr $ sei messbar, $ g:X \to [ 0 , \infty ] $ integrierbar und $ ( f _ n ) $ eine Folge in $ \fl ^ p ( X ) $ mit den Eigenschaften:
\begin { enumerate}
\item $ f _ n \to f $ f.ü. auf $ X $
\item $ \forall n \in \mdn : |f _ n| ^ p \le g $ f.ü. auf $ X $ .
\end { enumerate}
Dann ist $ f \in \fl ^ p ( X ) $ und es gilt
\[ \| f _ n - f \| _ p \stackrel { n \to \infty } \to 0 \]
\end { satz}
\begin { beweis}
Aus (i) und (ii) folgt: $ |f| ^ p \leq g $ f.ü.
Im Kapitel 5 haben wir gesehen, dass dann gilt:
\[ \int _ X |f| ^ p \text { d } x \leq \int _ X g \text { d } x < \infty \]
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(denn $ g $ ist nach Voraussetzung integrierbar).
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Daraus folgt: $ f \in \fl ^ p ( X ) $ .
Setze $ g _ n : = |f _ n - f| ^ p $ . Aus (i): $ g _ n \to 0 $ f.ü. Es sind $ f _ n, f \in \fl ^ p ( X ) $ (ersteres nach Voraussetzung, zweiteres haben wir gerade gezeigt), und weil $ \fl ^ p ( X ) $ ein reeller Vektorraum ist (\ref { Satz 16.1} (2)), folgt:
\[ f _ n - f \in \fl ^ p ( X ) \]
Also $ g _ n \in \fl ^ 1 ( X ) $ .
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Es ist
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\[ 0 \leq g _ n \leq \left ( |f _ n| + |f| \right ) ^ p \leq \left ( g ^ { \frac { 1 } { p } } + g ^ { \frac { 1 } { p } } \right ) ^ p = \left ( 2 g ^ { \frac { 1 } { p } } \right ) ^ p = 2 ^ p g \quad \text { f.ü. } \]
Mit \ref { Satz 6.2} folgt schließlich:
\[ \underbrace { \int _ X g _ n \text { d } x } _ { = \| f _ n - f \| _ p ^ p } \to 0 . \]
\end { beweis}
Aus \ref { Satz 16.1} folgt: $ \fl ^ p ( X ) $ ist ein reeller Vektorraum (VR), wobei für $ f,g \in \fl ^ p ( X ) $ gilt:
\[ \| \alpha f \| _ p = | \alpha | \cdot \| f \| _ p \quad ( \alpha \in \mdr ) \]
\[ \| f + g \| _ p \le \| f \| _ p + \| g \| _ p \]
Aber $ \| \cdot \| _ p $ ist \textbf { keine} Norm auf $ \fl ^ p ( X ) $ ! Denn aus $ \| f \| _ p = 0 $ folgt nur $ f = 0 $ f.ü.
\begin { definition}
Es sei $ \cn : = \{ f:X \to \mdr \mid f \text { ist messbar und } f = 0 \text { f.ü. } \} $ , dann ist $ \cn $ ein Untervektorraum von $ \fl ^ p ( X ) $ . Definiere
\[ L ^ p ( X ) : = \fl ^ p ( X ) \diagup \cn = \{ \hat f = f + \cn \mid f \in \fl ^ p ( X ) \} \]
Aus der Linearen Algebra ist bekannt, dass $ L ^ p ( X ) $ durch die Skalarmultiplikation
\[ \alpha \cdot \hat f : = \widehat { \alpha f } \]
und die Addition
\[ \hat f + \hat g: = \widehat { f + g } \]
zu einem Vektorraum über $ \mdr $ wird.
\end { definition}
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Setze für $ \hat f \in L ^ 1 ( X ) $ :
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\[ \int _ X \hat f ( x ) \text { d } x : = \int _ X f ( x ) \text { d } x \]
dabei ist diese Definition unabhängig von der Wahl des Repräsentanten $ f \in \fl ^ 1 ( X ) $ von $ \hat f $ , denn: ist auch noch $ g \in \fl ^ 1 ( X ) $ und $ \hat g = \hat f $ , so ist $ f - g \in \cn $ , also $ f - g = 0 $ f.ü. und damit: $ \int _ X f \text { d } x = \int _ X g \text { d } x $ .
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Für $ \hat f \in L ^ p ( X ) $ definiere
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\[ \| \hat f \| _ p : = \| f \| _ p \]
wobei diese Definition unabhängig ist von der Wahl des Repräsentanten $ f \in \fl ^ p ( X ) $ von $ \hat f $ .
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Für $ \hat f, \hat g \in L ^ 2 ( X ) $ setze
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\[ ( \hat f | \hat g ) : = \int _ X f ( x ) g ( x ) \text { d } x \]
(auch diese Definition ist Repräsentanten-unabhängig) (Beachte: $ f \cdot g \in \fl ^ 1 ( X ) $ )
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\textbf { Dann gilt:}
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\index { Ungleichung!Cauchy-Schwarz}
\begin { enumerate} \item $ L ^ p ( X ) $ ist unter $ \| \cdot \| _ p $ ein normierter Raum (NR).
\item Für $ \hat f, \hat g \in L ^ 2 ( X ) $ gilt:
\[ | ( \hat f | \hat g ) | = | \int _ X f ( x ) g ( x ) \text { d } x | \leq \int _ X |fg| \text { d } x = \| fg \| _ 1 \overset { \ref { Satz 16 . 1 } } { \leq } \| f \| _ 2 \| g \| _ 2 = \| \hat f \| _ 2 \| \hat g \| _ 2 \]
\textbf { (Cauchy-Schwarzsche Ungleichung)}
\end { enumerate}
\textbf { Nachrechnen:} $ ( \hat f | \hat g ) $ definiert ein Skalarprodukt auf $ L ^ 2 ( X ) $ . Es gilt:
\[ ( \hat f | \hat f ) = \int _ X f ( x ) ^ 2 \text { d } x = \| \hat f \| _ 2 ^ 2 \]
\textbf { Also:} $ \| \hat f \| _ 2 = \sqrt { ( \hat f | \hat f ) } $
\begin { definition}
\index { Prähilbertraum}
\index { Hilbertraum}
Sei $ ( B, \| \cdot \| ) $ ein normierter Raum. Gilt mit einem Skalarprodukt $ ( \cdot | \cdot ) $ auf $ B $ :
\begin { align*}
\tag { $ * $ } \| v \| = \sqrt { (v | v)} \quad \forall v \in B
\end { align*}
so heißt $ B $ ein \textbf { Prähilbertraum} . Ist $ B $ ein Banachraum mit $ ( * ) $ , so heißt $ B $ ein \textbf { Hilbertraum} .
\end { definition}
\textbf { Vereinbarung:} ab jetzt sei stets in diesem Kapitel $ 1 \leq p < \infty $ .
\begin { bemerkung}
\index { Chauchyfolge}
Seien \( f,f _ n \in \fl ^ p ( X ) \)
\begin { enumerate}
\item \( \| f _ n - f \| _ p = \| \hat { f _ n } - \hat f \| _ p \to 0 \) genau
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dann, wenn \( ( \hat { f _ n } ) \) eine konvergente Folge im normierten Raum \( L ^ p ( X ) \)
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mit dem Grenzwert \( \hat f \) ist.
\item \( ( \hat f _ n ) \) ist eine \textbf { Cauchyfolge} (CF) in \( L ^ p ( X ) \) genau dann, wenn für jedes $ \ep > 0 $ ein $ n _ 0 \in \mdn $ exitiert mit:
\begin { align*}
\tag { $ * $ } \| \hat f_ n-\hat f_ m\| _ p =\| f_ n-f_ m\| _ p<\ep \quad \forall n,m\geq n_ 0
\end { align*}
\item Wie in Analysis II zeigt man: gilt \( \| f _ n - f \| _ p =
\| \hat f_ n-\hat f\| _ p\to 0\) , so ist \( ( \hat f _ n ) \) eine Cauchyfolge
in \( L ^ p ( X ) \) .
\end { enumerate}
\end { bemerkung}
\begin { satz} [Satz von Riesz-Fischer]
\label { Satz 16.4}
\( ( \hat f _ n ) \) sei eine Cauchyfolge in \( L ^ p ( X ) \) , das heißt es gilt \( ( \ast ) \) aus obiger Bemerkung (2).
Dann existiert ein \( f \in \fl ^ p ( X ) \) und eine Teilfolge \( ( f _ { n _ j } ) \) von \( ( f _ n ) \) mit:
\begin { enumerate}
\item \( f _ { n _ j } \to f \) fast überall auf \( X \) .
\item \( \| f _ n - f \| _ p \to 0 \ \ ( n \to \infty ) \) .
\end { enumerate}
Das heißt \( L ^ p ( X ) \) ist ein Banachraum (\( L ^ 2 ( X ) \) ist ein Hilbertraum).
\end { satz}
\begin { bemerkung}
Voraussetzungen und Bezeichnungen seien wie in \ref { Satz 16.4} . Im Allgmeinen wird \textbf { nicht}
gelten, dass fast überall \( f _ n \to f \) ist.
\end { bemerkung}
\begin { beispiel}
Sei \( X = [ 0 , 1 ] \) und \( ( I _ n ) \) sei die folgende Folge von Intervallen:
\[ I _ 1 = \left [ 0 , 1 \right ] , I _ 2 = \left [ 0 , \frac 12 \right ] , I _ 3 = \left [ \frac 12 , 1 \right ] , I _ 4 = \left [ 0 , \frac 14 \right ] ,
I_ 5=\left [\frac14,\frac12\right] , I_ 6=\left [\frac12, \frac34\right] , I_ 7=\left [\frac34,1\right] , \dots \]
Es sei \( f _ n: = \mathds { 1 } _ { I _ n } \) , sodass \( \int _ X f _ n \, dx = \int _ { I _ n } 1 \, dx = \lambda _ 1 ( I _ n ) \to 0 \) .
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Also \( \hat f _ n \in L ^ 1 ( X ) \) und \( \| \hat f _ n - \hat 0 \| _ 1 \to 0 \) .
Ist \( x \in X \) , so gilt: \( x \in I _ n \) für unendlich viele \natn . Daraus folgt, dass eine Teilfolge
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\( I _ { n _ j } \) mit \( x \in I _ { n _ j } \) für jedes \( j \in \mdn \) existiert. Somit ist \( f _ { n _ j } ( x ) = 1 \) für jedes \( j \in \mdn \)
und deshalb gilt fast überall \( f _ n \nrightarrow 0 \) .
\end { beispiel}
\begin { beweis} [von \ref { Satz 16.4} ]
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Setze \( \ep _ j: = \frac 1 { 2 ^ j } \ ( j \in \mdn ) \) .
Zu \( \ep _ 1 \) existiert ein \( n _ 1 \in \mdn \) mit \( \| f _ l - f _ { n _ 1 } \| _ p< \ep _ 1 \)
für alle \( l \geq n _ 1 \) .
Zu \( \ep _ 2 \) existiert ein \( n _ 2 \in \mdn \) mit \( n _ 2 >n _ 2 \) und
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\( \| f _ l - f _ { n _ 2 } \| _ p< \ep _ 2 \) für alle \( l \geq n _ 2 \) .
Etc.\\
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Wir erhalten eine Teilfolge \( ( f _ { n _ j } ) \) mit
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\[ ( + ) \ \ \ \| f _ l - f _ { n _ j } \| _ p< \ep _ j \text { für alle } l \geq n _ j \text { mit } j \in \mdn \]
Setze \( g _ j: = f _ { n _ { j + 1 } } - f _ { n _ j } \ ( j \in \mdn ) \) . Klar: \( g _ l \in \fl ^ p ( X ) \) .
Für \( N \in \mdn \) : \[ S _ N: = \int _ X \left ( \sum ^ N _ { j = 1 } \lvert g _ j ( x ) \rvert ^ p \right ) ^ { \frac 1 p } \]
Dann:
\begin { align*}
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S_ N=\left \lvert \left \lvert \sum ^ N_ { j=1} \lvert g_ j\rvert \right \rvert \right \rvert _ p
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\leq \sum ^ N_ { j=1} \| g_ j\| _ p
\overset { \text { (+)} } \leq \sum ^ N_ { j=1} \ep _ j
=\sum ^ N_ { j=1} \frac 1{ 2^ j}
\leq 1
\end { align*}
Setze \[ g ( x ) : = \sum ^ \infty _ { j = 1 } \lvert g _ j ( x ) \rvert \text { für } x \in X \]
Es ist \( g \geq 0 \) und messbar. Weiter gilt:
\begin { align*}
0\leq \int _ X g^ p\, dx
=\int _ X\lim _ { N\to \infty } \left (\sum ^ N_ { j=1} \lvert g_ j\rvert \right )^ p\, dx
\overset { \ref { Satz 6.2} } \leq \liminf _ { N\to \infty } S_ N^ p
\leq 1
\end { align*}
Somit ist \( g ^ p \) ist integrierbar. Aus \ref { Satz 5.2} folgt, dass eine Nullmenge \( N _ 1 \subseteq X \)
existiert mit \( 0 \leq g ^ p ( x ) < \infty \) für alle \( x \in X \setminus N _ 1 \) . Es ist dann auch
\( 0 \leq g ( x ) < \infty \) für alle \( x \in X \setminus N _ 1 \) und somit folgt nach Konstruktion von $ g $ , dass
\( \sum ^ \infty _ { j = 1 } g _ j \, dx \) konvergiert absolut in jedem \( x \in X \setminus N _ 1 \) .
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Aus Analysis I folgt, dass damit \( \sum ^ \infty _ { j = 1 } g _ j \, dx \) in jedem
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\( x \in X \setminus N _ 1 \) konvergiert.
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Für \( m \in \mdn \) :
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\[ \sum ^ { m - 1 } _ { j = 1 } g _ j = f _ { n _ m } - f _ { n _ 1 } \implies f _ { n _ m } = \sum ^ { m - 1 } _ { j = 1 } g _ j + f _ { n _ 1 } \]
Deshalb ist \( ( f _ { n _ m } ) \) konvergent (in \mdr ) für alle \( x \in X \setminus N _ 1 \) .
\begin { align*}
f(x):=
\begin { cases}
\lim _ { m\to \infty } f_ { n_ m} (x) & , x\in X\setminus N_ 1 \\
0 & , x\in N_ 1
\end { cases}
\end { align*}
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Aus \S 3 ist bekannt, dass $ f $ messbar ist. Klar: \( f _ { n _ m } \to f \) fast überall und
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\( f ( X ) \subseteq \mdr \) .
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Es ist \( f _ { n _ m } = \sum ^ { m - 1 } _ { j = 1 } g _ j + f _ { n _ 1 } \) und somit
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\[ \lvert f _ { n _ m } \rvert = \lvert f _ { n _ 1 } \rvert + \sum ^ { m - 1 } _ { j = 1 } g _ j \leq \lvert f _ { n _ 1 } \rvert +
\lvert g\rvert \]
Wie im Beweis von Satz \ref { Satz 16.1} folgern wir
\[ \lvert f _ { n _ m } \rvert ^ p \leq 2 ^ p \left ( \lvert f _ { n _ 1 } \rvert ^ p + g ^ p \right ) = : \tilde g \]
\( f _ { n _ 1 } \in \fl ^ p ( X ) \) , \( g ^ p \) ist integrierbar. Aus \ref { Satz 16.3} folgt, dass \( f \in \fl ^ p ( X ) \)
und \[ \| f _ { n _ m } - f \| _ p \to 0 \ ( m \to \infty ) \]
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Sei nun \( \ep > 0 \) . Wähle \( m \in M \) so, dass \( \frac 1 { 2 ^ m } < \frac \ep 2 \) und
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\( \| f - f _ { n _ m } \| _ p< \frac \ep 2 \) .
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Für \( l \geq n _ m \) gilt:
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\[ \| f _ l - f \| _ p = \| f _ l - f _ { n _ m } + f _ { n _ m } - f \| _ p
\leq \| f_ l-f_ { n_ m} \| _ p + \| f_ { n_ m} -f\| _ p
\overset { \text { (+)} } < \frac 1{ 2^ m} +\frac \ep 2 <\ep \]
Das heißt
\[ \| f _ l - f \| _ p \to 0 \ ( l \to \infty ) \]
\end { beweis}
\begin { satz}
\label { Satz 16.5}
Sei auch noch \( 1 \leq q< \infty \) . \( ( f _ n ) \) sei eine Folge in \( \fl ^ p ( X ) \cap \fl ^ q ( X ) \) . Es sei
\begin { align*}
f\in \fl ^ p(X) & \text { und } g\in \fl ^ q(X)
\intertext { Weiter gelte: }
\| f_ n-f\| _ p\to 0 & \text { und } \| f_ n-g\| _ q\to 0 \ (n\to \infty )
\end { align*}
Dann ist fast überall \( f = g \) .
\end { satz}
\begin { beweis}
\begin { enumerate}
\item [\textbf{1.}]
Aus Bemerkung (3) vor \ref { Satz 16.4} folgt, dass \( ( \hat f _ n ) \) ist eine Cachyfolge in
\( L ^ p ( X ) \) . Wegen \ref { Satz 16.4} existiert dann ein \( \varphi \in \fl ^ p ( X ) \) und eine Teilfolge
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\( ( f _ { n _ j } ) \) mit: \( f _ { n _ j } \to \varphi \) fast überall und
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\( \| f _ n - \varphi \| _ p \to 0 \)
\begin { align*}
\| f-\varphi \| _ p
= \| f-f_ n+f_ n-\varphi \| _ p
\leq \| f-f_ n\| _ p + \| f_ n-\varphi \| _ p
\to 0\ \ (n\to \infty )
\end { align*}
Somit ist \( \| f - \varphi \| _ p = 0 \) und deshalb fast überall \( f = \varphi \) .
Also gilt fast überall \( f _ { n _ j } \to f \) . Das heißt, dass es eine Nullmenge \( N _ 1 \subseteq X \) gibt,
für die gilt: \[ f _ { n _ j } ( x ) \to f ( x ) \text { für alle } x \in X \setminus N _ 1 \]
\item [\textbf{2.}]
Setze \( g _ j: = f _ { n _ j } \) , dann gilt \( \| g _ j - g \| _ q \to 0 \ \ ( j \to \infty ) \) . Wie
im ersten Schritt zeigt man, dass eine Nullmenge \( N _ 2 \subseteq X \) und eine Teilmenge
\( ( g _ { j _ k } ) \) existiert mit, für die gilt:
\[ g _ { j _ k } ( x ) \to g ( x ) \text { für alle } x \in X \setminus N _ 2 \]
\end { enumerate}
Wir wissen, dass \( N: = N _ 1 \cup N _ 2 \) eine Nullmenge ist. Sei nun \( x \in X \setminus N \) . Dann
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folgt aus dem ersten Schritt \( f _ { n _ j } ( x ) \to f ( x ) \) und daraus
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\[ \underbrace { f _ { n _ { j _ k } } ( x ) } _ { = g _ { n _ { j _ k } } ( x ) } \to f ( x ) \]
Aus dem Zweiten Schritt folgt dann, dass \( f _ { n _ { j _ k } } ( x ) \to g ( x ) \) und somit \( f ( x ) = g ( x ) \) .
\end { beweis}
\begin { bemerkung}
Seien \( f _ n,f \in \fl ^ p ( X ) \) und es gelte \( \| f _ n - f \| _ p \to 0 \ \ ( n \to \infty ) \) . Der
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Beweis von \ref { Satz 16.5} zeigt, dass eine Teilfolge \( ( f _ { n _ j } ) \) von \( ( f _ n ) \) existiert mit
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\( f _ { n _ j } \to f \) fast überall.
\end { bemerkung}
\begin { bemerkung}
Konvergenz im Sinne der Norm \( \| \cdot \| _ p \) und punktweise Konvergenz fast
überall haben im Allgemeinen \textbf { nichts} miteinander zu tun!
\end { bemerkung}
\begin { beispiel}
Sei \( ( f _ n ) \) wie im Beispiel vor \ref { Satz 16.4} . Also \( \| f _ n - 0 \| _ p \to 0 \) , aber
\( f _ n \nrightarrow 0 \) fast überall.
\end { beispiel}
\begin { beispiel}
%Bild einfügen
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Sei \( X = [ 0 , 1 ] \) und \( f _ n \) sei wie im Bild. \( f _ n \) ist stetig, also messbar.
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\[ \int _ X f _ n \, dx = 1 \text { für alle } \natn \]
Somit ist \( f _ n \in \fl ^ 1 ( X ) \) .
\[ f _ n ( x ) \to
\begin { cases}
0, x\in (0,1]\\
1, x=0
\end { cases} \]
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Damit gilt fast überall \( f _ n \to 0 \) , aber
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\( \| f _ n - 0 \| _ 1 = 1 \nrightarrow 0 \ \ ( n \to \infty ) \)
\end { beispiel}
\begin { definition}
\index { Reihe ! unendliche}
\index { stetig}
Seien \( ( E, \| \cdot \| _ 1 ) , ( F, \| \cdot \| _ 2 ) \) normierte Räume.
\begin { enumerate}
\item Sei \( ( x _ n ) \) eine Folge in $ E $ und \( s _ n: = x _ 1 + x _ 2 + \dots + x _ n \) (\natn ).
Dann heißt \( ( s _ n ) \) eine \textbf { unendliche Reihe} und wird mit
\[ \sum ^ \infty _ { n = 1 } x _ n \] bezeichnet. \( \sum ^ \infty _ { n = 1 } x _ n \) heißt
\textbf { konvergent} genau dann, wenn \( ( s _ n ) \) konvergiert. In diesem Fall ist
\[ \sum ^ \infty _ { n = 1 } x _ n: = \lim _ { n \to \infty } s _ n \]
\item \( \Phi \colon E \to F \) sei eine Abbildung. \( \Phi \) heißt \textbf { stetig} in \( x _ 0 \in E \)
genau dann, wenn für jede konvergente Folge \( ( x _ n ) \) in $ E $ mit \( x _ n \to x _ 0 \)
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gilt: \[ \Phi ( x _ n ) \to \Phi ( x _ 0 ) \]
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\( \Phi \) heißt auf $ E $ stetig genau dann, wenn \( \Phi \) ist in jedem \( x \in E \) stetig.
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\item Für $ ( x,y ) \in E \times E $ setze
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\[ \| ( x,y ) \| : = \sqrt { \| x \| _ 1 ^ 2 + \| y \| _ 1 ^ 2 } \]
Dann ist $ \| \cdot \| $ eine Norm auf $ E \times E $ (nachrechnen!). Weiter gilt, dass $ E \times E $ genau dann ein Banachraum ist, wenn $ E $ einer ist. Für eine Folge $ ( ( x _ n,y _ n ) ) $ in $ E \times E $ und $ ( x,y ) \in E \times E $ gilt
\[ ( x _ n,y _ n ) \stackrel { \| \cdot \| } \to ( x,y ) \iff x _ n \stackrel { \| \cdot \| } \to x \wedge y _ n \stackrel { \| \cdot \| } \to y \]
\end { enumerate}
\end { definition}
\begin { bemerkung}
Ist $ ( x _ n ) $ eine konvergente Folge in $ E $ , so ist $ ( x _ n ) $ beschränkt (d.h. $ \exists c> 0 : \| x _ n \| _ 1 \le c \forall n \in \mdn $ ).
(Beweis wie in Ana I)
\end { bemerkung}
\begin { vereinbarung}
Für den Rest dieser Vorlesung schreiben wir (meist) $ f $ statt $ \hat f $ und identifizieren $ \fl ^ p ( X ) $ mit $ L ^ p ( X ) $ . Ebenso schreiben wir $ \int _ X f \text { d } x $ statt $ \int _ X \hat f \text { d } x $ und $ ( f|g ) $ statt $ ( \hat f| \hat g ) $ .
\end { vereinbarung}
\begin { wichtigesbeispiel}
\label { Beispiel 16.6}
\begin { enumerate}
\item Die Abbildung $ \Phi :L ^ p ( X ) \to \mdr $ , definiert durch
\[ \Phi ( f ) : = \| f \| _ p \]
ist stetig auf $ L ^ p ( X ) $ . D.h. für $ f _ n,f \in L ^ p ( X ) $ mit $ f _ n \stackrel { \| \cdot \| _ p } \to f $ gilt $ \| f _ n \| _ p \to \| f \| _ p $ , also
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\[ \int _ X|f _ n| ^ p \text { d } x \to \int _ X|f| ^ p \text { d } x \]
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\begin { beweis}
Aus Analysis II §17 folgt:
\[ | \| f _ n \| _ p - \| f \| _ p | \le \| f _ n - f \| _ p \stackrel { n \to \infty } \to 0 \]
\end { beweis}
\item Die Abbildung $ \Phi :L ^ 1 ( X ) \to \mdr $ definiert durch
\[ \Phi ( f ) : = \int _ X f \text { d } x \]
ist stetig auf $ L ^ 1 ( X ) $ . D.h. aus $ f _ n,f \in L ^ 1 ( X ) $ und $ f _ n \stackrel { \| \cdot \| _ 1 } \to f $ folgt
\[ \int _ X f _ n \text { d } x \to \int _ X f \text { d } x \]
\begin { beweis}
Es gilt:
\begin { align*}
|\int _ X f_ n \text { d} x-\int _ X f \text { d} x| & =|\int _ X f_ n-f \text { d} x|\\
& \le \int _ X |f_ n-f| \text { d} x\\
& = \| f_ n-f\| _ 1\stackrel { n\to \infty } \to 0
\end { align*}
\end { beweis}
\item Die Abbildung $ \Phi :L ^ 2 ( X ) \times L ^ 2 ( X ) \to \mdr $ definiert durch
\[ \Phi ( f,g ) : = ( f|g ) \]
ist stetig auf $ L ^ 2 ( X ) \times L ^ 2 ( X ) $ . D.h. für $ f _ n,g _ n,f,g \in L ^ 2 ( X ) $ mit $ f _ n \stackrel { \| \cdot \| _ 2 } \to f $ und $ g _ n \stackrel { \| \cdot \| _ 2 } \to g $ gilt
\[ ( f _ n|g _ n ) \stackrel { n \to \infty } \to ( f|g ) \]
\begin { beweis}
Es gilt:
\begin { align*}
|(f_ n|g_ n)-(f|g)|& =|(f_ n|g_ n)-(f_ n|g)+(f_ n|g)-(f|g)|\\
& =|(f_ n|g_ n-g)+(f_ n-f|g)|\\
& \le |(f_ n|g_ n-g)|+|(f_ n-f|g)|\\
& \le \| f_ n\| _ 2\cdot \| g_ n-g\| _ 2 + \| f_ n-f\| _ 2\cdot \| g\| _ 2\stackrel { n\to \infty } \to 0
\end { align*}
\end { beweis}
\end { enumerate}
\end { wichtigesbeispiel}
\begin { satz}
\label { Satz 16.7}
Sei $ f = f _ + - f _ - \in L ^ p ( X ) $ und $ ( g _ n ) $ und $ ( h _ n ) $ seien zulässige Folgen für $ f _ + $ bzw. $ f _ - $ (d.h. $ g _ n,h _ n $ einfach, $ 0 \le g _ n \le g _ { n + 1 } , g _ n \to f _ + $ , $ 0 \le h _ n \le h _ { n + 1 } , h _ n \to f _ - $ ). Setze $ f _ n: = g _ n - h _ n $ .\\
Dann sind $ f _ n,g _ n,h _ n \in L ^ p ( X ) $ und es gilt:
\begin { align*}
& \| g_ n-f_ +\| _ p\to 0& & \| h_ n-f_ -\| _ p\to 0& & \| f_ n-f\| _ p\to 0
\end { align*}
\end { satz}
\begin { beweis}
Es genügt den Fall $ f \ge 0 $ zu betrachten (also $ f = f _ + $ , $ f _ - \equiv 0 $ ). Sei also $ ( f _ n ) $ zulässig für $ f $ . Definiere $ \varphi : = |f _ n - f| ^ p $ . Es ist klar, dass punktweise gilt $ \varphi _ n \to 0 $ . Außerdem gilt:
\begin { align*}
0\le \varphi _ n& \le (|f_ n|+|f|)^ p\\
& =|f_ n+f|^ p\le (2f)^ p\\
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& =2^ pf^ p=:g
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\end { align*}
Dann ist $ g \in L ^ 1 ( X ) $ integrierbar.\\
Aus \ref { Satz 4.9} folgt:
\begin { align*}
\varphi \in L^ 1(X)& \implies f_ n-f\in L^ p(X)\\
2015-10-14 14:25:34 +02:00
& \implies f_ n=(f_ n-f)+f\in L^ p(X)
2012-11-26 07:30:08 +01:00
\end { align*}
Aus \ref { Satz 6.2} folgt:
\[ \int _ X \varphi _ n \text { d } x \to 0 \implies \| f _ n - f \| _ p ^ p \to 0 \]
\end { beweis}
\begin { definition}
\index { Träger}
\begin { enumerate}
\item Sei $ f:X \to \mdr $ . Dann heißt
\[ \supp ( f ) : = \overline { \{ x \in X \mid f ( x ) \ne 0 \} } \]
der \textbf { Träger} von $ f $
\item $ C _ c ( X, \mdr ) : = \{ f \in C ( X, \mdr ) \mid \supp ( f ) \subseteq X \text { und } \supp ( f ) \text { kompakt } \} $
\end { enumerate}
\end { definition}
\begin { satz}
\index { dicht}
\label { Satz 16.8}
\begin { enumerate}
\item $ C _ c ( X, \mdr ) \subseteq L ^ p ( X ) $
\item Ist $ X $ offen, so liegt $ C _ c ( X, \mdr ) $ \textbf { dicht} in $ L ^ p ( X ) $ , d.h. ist $ f \in L ^ p ( X ) $ und $ \ep > 0 $ , so existiert $ g \in C _ c ( X, \mdr ) $ mit $ \| f - g \| _ p< \ep $ .
\end { enumerate}
\end { satz}
\begin { beweis}
\begin { enumerate}
\item Sei $ f \in C _ c ( C, \mdr ) $ und $ K: = \supp ( f ) $ , dann ist $ K \subseteq X $ kompakt, also $ K \in \fb _ d $ . Es gilt für alle $ x \in X \setminus K $ $ f ( x ) = 0 $ und damit folgt aus \ref { Satz 4.12} $ \int _ K |f| ^ p \text { d } x< \infty $ . Dann gilt:
\[ \int _ X |f| ^ p \text { d } x = \int _ { X \setminus K } |f| ^ p \text { d } x + \int _ K |f| ^ p \text { d } x = \int _ K |f| ^ p \text { d } x< \infty \]
Also ist $ f \in L ^ p ( X ) $ .
\item Siehe Übungsblatt 13.
\end { enumerate}
\end { beweis}